一种基于多重分形的油藏井间连通程度的评估方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于多重分形的油藏井间连通程度的评估方法及系统，其方法包括以下步骤，S1，读取并预处理注采井的生产动态数据，得到生产动态数据的时间序列；S2，对采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的时间序列采用多重分形算法进行计算，得出采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的多重分形谱参数；S3，对采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据的时间序列进行波形特征计算定性评估出井间动态连通性；S4，在井间动态连通程度的定性评估的基础上，将多重分形谱参数作为注采劈分系数，通过注采劈分系数定量评估井间动态连通程度。本发明专利技术的方法可以细粒度的刻画油藏井间连通程度。

Method and system for evaluating reservoir interwell connectivity based on multifractal

The invention relates to a method and system for evaluating degree of connectivity between wells multi fractal reservoir based on the method comprises the following steps: S1, read and dynamic production data pretreatment injection wells, to obtain time series of dynamic production data; S2, the time series of the acquisition time in dynamic production data preset after water injection cycle using the multi fractal algorithm, multi fractal parameters obtained in the pre acquisition time after injection production data in the cycle; S3, the time series in the acquisition time after injection and the preset period for a period of time across the dynamic production data during the calculation of waveform characteristics of qualitative evaluation of interwell dynamic connectivity S4; based on interwell dynamic connectivity of the qualitative evaluation on the multifractal spectrum parameters as injection splitting coefficient by injection splitting coefficient Quantitative evaluation of inter well dynamic connectivity. The method of the invention can finely describe the inter well connectivity of the reservoir.

【技术实现步骤摘要】
一种基于多重分形的油藏井间连通程度的评估方法及系统
本专利技术涉及油藏开发中井间连通性评估的领域，具体涉及一种基于多重分形的油藏井间连通程度的评估方法及系统。
技术介绍
油藏井间连通性可以分为静态连通性和动态连通性。通常静态连通性指应用地质和物探方法得到的连通性结果，是由油藏地质特征和储层特点决定。由于缝洞型油藏储集层复杂的特点，传统地质和物探(如测井、试井、地质建模等方法)研究得到的地层连通属于静态范畴，无法有效认识缝洞体的连通性。而油藏井间动态连通性是指油藏开发后井间储层流体的连通程度。利用生产数据定量反演井间连通性是一类重要方法，基本原理是将油藏视为一个注水井发出刺激和周围油井接受刺激的注采系统，注水井、油井以及井间储层构成一个复杂的动力平衡系统。水注入油层后，必将把原油或地层水通过连通好的储层向油井驱替，从而维持油井的生产。注水井注水量的变化引起油井产液波动是油水井层内连通的特征反映，油井产液量的波动幅度与油水井连通程度相关，连通性越好，产液波动越明显，因此可通过数学方法来量化表征注采间连通程度，其模型主要包括基于多元线性回归模型、系统分析模型、弹性压缩模型、电容模型和神经网络等。通过对生产动态数据的特征进行统计分析，其具有一定的非线性特征，如下所述：(1)油藏生产动态数据的分布具有肥尾的尖峰态，方差不确定或无穷，不服从正态分布。(2)在生产数据的变化过程中，含水、产油等并不是遵循随机游动的随机变量，计算得不到唯一的最优化解，而是有多个可能解。(3)生产动态数据具有受历史信息影响的长记忆性(如产油量逐渐衰减就是长期记忆性,也称为长程相关性、状态持续性)和趋势性，具有全局的有序(确定)性和局部的无序(随机)性，具有反馈效应。综上所述，油藏生产数据的变化不是独立的，并不遵循随机游动，也不服从正态分布，这些性质恰恰是非线性动力系统的特征，而传统的多元线性回归模型、系统分析模型、弹性压缩模型、电容模型等无法细粒度刻画该特征。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于多重分形的油藏井间连通程度的评估方法及系统，可以细粒度的刻画油藏井间连通程度。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于多重分形的油藏井间连通程度的评估方法，包括以下步骤，S1，读取并预处理注采井的生产动态数据，得到生产动态数据的时间序列；S2，对采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的时间序列采用多重分形算法进行计算，得出所述采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的多重分形谱参数；S3，对采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据的时间序列进行波形特征计算，得出所述采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据的波形幅值，并通过所述波形幅值定性评估出井间动态连通性；S4，在井间动态连通程度的定性评估的基础上，将采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的多重分形谱参数作为注采劈分系数，通过注采劈分系数定量评估井间动态连通程度。本专利技术的有益效果是：本专利技术的方法基于生产动态数据反演井间连通性，更有效反映井间实际的连通情况；同时，多重分形是一种从系统的局部出发研究整体特征的方法，主要借助统计物理的方法计算概率的分布情况，本专利技术的方法基于多重分形原理，结合多重分形谱参数特征并计算相关谱参数，可以定量获取井间连通程度强弱关系，从而可以细粒度的刻画油藏井间连通程度。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，S1具体为，S11，读取注采井的生产动态数据；S12，筛选出与多个注水段起始时间中初始注水量日期对应匹配的生产动态数据；S13，将筛选出的生产动态数据带入相应的数据预处理算法中计算，得出与多个注水段起始时间中初始注水量日期分别对应匹配的生产动态数据的时间序列。进一步，所述动态生产数据包括注水量、产油量、含水量、含水率和注水段起始时间。进一步，在S12中，如果筛选出的注水量、产油量、含水量和含水率存在数据缺失的情况，还包括对筛选出的注水量、产油量、含水量和含水率进行数据补齐。采用上述进一步方案的有益效果是：数据补齐的处理可以有效提高后续计算的精度。进一步，采用去噪补齐缺失数据，或采用EEMD时频分解，结合支持向量机对各子信号建模预测实现数据的插值处理补齐缺失数据。采用上述进一步方案的有益效果是：若遇到关停井、修井等导致少量数据缺失，采用去噪补齐缺失数据；对于较长数据缺失，采用EEMD时频分解，结合支持向量机对各子信号建模预测实现数据的插值处理；针对不同缺失程度的数据采用不同的补齐处理方法，使得补齐的数据更加真实有效。进一步，S2具体为，S21，将采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的时间序列用时间标度δ分割成N(N＝1/δ)个互不重叠的区间；S22，计算出每一个区间内样本的概率测度Pi(δ)；S23，根据所有区间内的概率测度Pi(δ)和权重因子q求出多重分形算法的配分函数χq(δ)；S24，对配分函数χq(δ)和时间标度δ求对数得出lnχq(δ)～lnδ双对数曲线，并通过最小二乘法拟合算法来估算lnχq(δ)～lnδ双对数曲线的斜率τ(q)；S25，对斜率τ(q)和权重因子q进行勒让德变换得出奇异指数α和多重分形谱函数f(α)；S26，绘制f(α)～α曲线图并对其进行积分处理，得到采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的多重分形谱参数采用上述进一步方案的有益效果是：多重分形是定义在分形结构上的有无穷多个标度指数所组成的一个集合，通过一个谱函数来描述分形结构上不同的局域条件、或分形结构在演化过程中不同层次所导致的特殊的结构行为与特征；通过计算概率测度Pi、配分函数χq(δ)和质量指数τ(q)，采用最小二乘法回归拟合得到α和多重分形谱函数f(α)；在f(α)～α图形中，Δα(即αmax-αmin)表示数据的均匀程度，Δα越大，则表示曲线越不规则，而对于每一个奇异指数α所对应的范围，f(α)表示该区间的分形维数，即该区间数据参差不齐的程度，将f(α)～α图形积分的结果作为波动的复杂程度表征井间连通性。进一步，S21中采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的时间序列包括产油量的时间序列和含水量的时间序列；S26中采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的多重分形谱参数包括产油量的多重分形谱参数和含水量的多重分形谱参数。进一步，在S3中，对采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据的时间序列进行波形特征计算的具体步骤为，S31，选取采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据的时间序列；S32，以时间窗口为单位计算局部窗口内采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据的时间序列的波动幅值，并采用滑动时间窗口记录采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据的时间序列的最大的波动幅值，其中，采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据的时间序列的最大的波动幅值即为采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据的波形幅值。进一步，S31中的采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据为含水率，S32中采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据的波动幅值为含水率的波动幅值。采用上述进一步方本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多重分形的油藏井间连通程度的评估方法，其特征在于：包括以下步骤，S1，读取并预处理注采井的生产动态数据，得到生产动态数据的时间序列；S2，对采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的时间序列采用多重分形算法进行计算，得出采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的多重分形谱参数；S3，对采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据的时间序列进行波形特征计算，得出采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据的波形幅值，并通过所述波形幅值定性评估出井间动态连通性；S4，在井间动态连通程度的定性评估的基础上，将采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的多重分形谱参数作为注采劈分系数，通过注采劈分系数定量评估井间动态连通程度。

【技术特征摘要】
2017.03.24 CN 20171018324561.一种基于多重分形的油藏井间连通程度的评估方法，其特征在于：包括以下步骤，S1，读取并预处理注采井的生产动态数据，得到生产动态数据的时间序列；S2，对采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的时间序列采用多重分形算法进行计算，得出采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的多重分形谱参数；S3，对采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据的时间序列进行波形特征计算，得出采集时间位于注水后预设周期中一段时间跨度内的生产动态数据的波形幅值，并通过所述波形幅值定性评估出井间动态连通性；S4，在井间动态连通程度的定性评估的基础上，将采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的多重分形谱参数作为注采劈分系数，通过注采劈分系数定量评估井间动态连通程度。2.根据权利要求1所述的一种基于多重分形的油藏井间连通程度的评估方法，其特征在于：S1具体为，S11，读取注采井的生产动态数据；S12，筛选出与多个注水段起始时间中初始注水量日期对应匹配的生产动态数据；S13，将筛选出的生产动态数据带入相应的数据预处理算法中计算，得出与多个注水段起始时间中初始注水量日期分别对应匹配的生产动态数据的时间序列。3.根据权利要求2所述的一种基于多重分形的油藏井间连通程度的评估方法，其特征在于：所述动态生产数据包括注水量、产油量、含水量、含水率和注水段起始时间。4.根据权利要求3所述的一种基于多重分形的油藏井间连通程度的评估方法，其特征在于：在S12中，如果筛选出的注水量、产油量、含水量和含水率存在数据缺失的情况，还包括对筛选出的注水量、产油量、含水量和含水率进行数据补齐。5.根据权利要求4所述的一种基于多重分形的油藏井间连通程度的评估方法，其特征在于：采用去噪补齐缺失数据，或采用EEMD时频分解，结合支持向量机对各子信号建模预测实现数据的插值处理补齐缺失数据。6.根据权利要求3至5任一项所述的一种基于多重分形的油藏井间连通程度的评估方法，其特征在于：S2具体为，S21，将采集时间位于注水后预设周期中的生产动态数据的时间序列用时间标度δ分割成N(N＝1/δ)个互不重叠的区间；S22，计算出每一个区间内样本的概率测度Pi(δ)；S23，根据所有区间内的概率测度Pi(δ)和权重因子q求出多重分形算法的配分函数χq(δ)；S24，对配分函数χq(δ)和时间标度δ求对数得出lnχq(δ)～lnδ双对数曲线，并通过最小二乘法拟合算法来估算lnχq(δ)～lnδ双对数曲线的斜率τ(q)；S25，对斜率...

【专利技术属性】
技术研发人员：张冬梅，金佳琪，汪海，姜鑫维，刘远兴，杨宏湘，程迪，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：湖北,42